北京時間1月20日晚間消息，據國外媒體報道，美國宇航局(NASA)正與亞馬遜云計算服務部門AWS專業服務團隊(AWS PS)和亞馬遜機器學習解決方案實
北京時間1月20日晚間消息，據國外媒體報道，美國宇航局(NASA)正與亞馬遜云計算服務部門“AWS專業服務團隊”(AWS PS)和“亞馬遜機器學習解決方案實驗室”(MLSL)合作，希望借助人工智能(AI)來了解更多有關太陽超級風暴的早期預警信號。
通過這項合作，如果有一天太陽發出足以破壞衛星的輻射波，則亞馬遜網絡服務很可能會在阻止其破壞性的過程中發揮作用。
太陽風暴是指太陽上的劇烈爆發活動，及其在日地空間引發的一系列強烈擾動。當太陽表面的擾動產生的大量輻射和帶電粒子，以每小時數百萬英里的速度噴發時，太陽風暴就會發生。它會影響到半個地球以上的無線電通訊，甚至可能破壞衛星，并摧毀電網。
例如，1989年發生的一場強太陽風暴導致加拿大魁北克和美國東部出現大規模斷電，600萬人陷入黑暗之中。這還不是最糟糕的，科學家和歷史學家指出，1859年的超級風暴“卡林頓事件”(Carrington Event)還對電報系統造成了嚴重破壞。而今天，如此規模的風暴將對我們的有線和無線世界造成沉重打擊。
當然，人類對太陽風暴并非毫無防備。例如，通過NASA的太陽觀測衛星，我們可以提前很長時間對即將到來的太陽風暴發出預警，以便衛星操作員和電網管理者采取保護措施。此外，美國國家海洋和大氣管理局的空間天氣預報中心也在不斷更新對太陽風暴的預測。
但如今，隨著我們越來越依賴于衛星通信，獲得對太空天氣的準確預測將變得越來越重要。得益于空間氣象衛星的激增，用于分析的數據量也越來越多。
為了應對做這些海量數據，并改進未來的風險評估，如今NASA正在使用亞馬遜AWS的分析工具，一次最多可篩選1000個數據集，并訓練計算機模型，這些模型可以識別即將爆發的太陽風暴的早期跡象。
正如亞馬遜在一篇博客文章中所描述的那樣，NASA的方法將太陽風驅動因素和地球周圍的磁場水平聯系起來，找出數據中的異常。
這樣的合作允許NASA收集來自50多個衛星任務的數據，并為進一步的研究開發可視化圖像。目前，科學家們已經能夠模擬復制“卡林頓事件”這樣的超級風暴所需的太陽現象。
NASA華盛頓總部的太陽物理學家珍妮特·柯茲拉(Janet Kozyra)稱：“有了亞馬遜的幫助，我們就可以獲得關于超級太陽風暴的每一份數據，并利用我們發現的異常來改進模型，從而對太陽超級風暴進行有效預測和分類。”(李明)
